論文の概要: Improving Hyperspectral Adversarial Robustness Under Multiple Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16346v3
• Date: Fri, 28 Apr 2023 17:15:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-01 17:28:17.858709
• Title: Improving Hyperspectral Adversarial Robustness Under Multiple Attacks
• Title（参考訳）: 多重攻撃による超スペクトル逆ロバスト性の改善
• Authors: Nicholas Soucy and Salimeh Yasaei Sekeh
• Abstract要約: 本稿では,この問題に対処するために,敵識別器のアンサンブルネットワーク(ADE-Net)を提案する。 提案手法では, 識別器ネットワークを用いて, 攻撃タイプによるデータを, 特定の攻撃-熟練アンサンブルネットワークに分離する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.741266294612776
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic segmentation models classifying hyperspectral images (HSI) are vulnerable to adversarial examples. Traditional approaches to adversarial robustness focus on training or retraining a single network on attacked data, however, in the presence of multiple attacks these approaches decrease in performance compared to networks trained individually on each attack. To combat this issue we propose an Adversarial Discriminator Ensemble Network (ADE-Net) which focuses on attack type detection and adversarial robustness under a unified model to preserve per data-type weight optimally while robustifiying the overall network. In the proposed method, a discriminator network is used to separate data by attack type into their specific attack-expert ensemble network.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトル画像(HSI)を分類するセグメンテーションモデルは、敵対的な例に対して脆弱である。 敵対的ロバストネスに対する従来のアプローチは、攻撃されたデータに対する単一のネットワークのトレーニングや再トレーニングに重点を置いているが、複数の攻撃が存在する場合には、各攻撃で個別に訓練されたネットワークと比較してパフォーマンスが低下する。 この課題に対処するため,ネットワーク全体のロバスト化を図り,データタイプ毎の重みを最適に保持する統一モデルの下で,攻撃型検出と敵のロバスト性に着目したADE-Net(Adversarial Discriminator Ensemble Network)を提案する。 提案手法では,攻撃型別データを特定の攻撃経験アンサンブルネットワークに分離するために識別器ネットワークを用いる。

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